Cluster Analysis Algorithms Based on the Gradient Descent Procedure of a Fuzzy Objective Function

Hyun-Sook Rhee; Kyung-Whan Oh

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hyun-Sook Rhee Kyung-Whan Oh

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Electrical Engineering and Information Science Journal of Electrical Engineering and Information Science Vol.2 No.6

발행연도: 1997.10

수록면: 191 - 196 (6page)

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Fuzzy clustering has been playing an important role in solving many problems. Fuzzy c-Means(FCM) algorithm is most frequently used for fuzzy clustering. But some fixed point of FCM algorithm, known as Tucker's counter example, is not a reasonable solution. Moreover, FCM algorithm is impossible to perform the on-line learning since it is basically a batch learning scheme. This paper presents unsupervised learning networks as an attempt to improve shortcomings of the conventional clustering algorithm. This model integrates optimization function of FCM algorithm into unsupervised learning networks. The learning rule of the proposed scheme is a result of formal derivation based on the gradient descent procedure of a fuzzy objective function. Using the result of formal derivation, two algorithms for fuzzy cluster analysis, the batch learning version and on- line learning version, are devised. They are tested on several data sets and compared with FCM. The experimental results show that the proposed algorithms find out the reasonable solution on Tucker's counter example.

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